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    最優(yōu)奇偶向量法在冗余捷聯(lián)慣組故障檢測中的應(yīng)用研究

    2016-08-09 18:54:24李超兵張志良
    航天控制 2016年2期
    關(guān)鍵詞:故障檢測

    李超兵 張志良

    北京航天自動控制研究所, 北京100854

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    最優(yōu)奇偶向量法在冗余捷聯(lián)慣組故障檢測中的應(yīng)用研究

    李超兵 張志良

    北京航天自動控制研究所, 北京100854

    驗證了最優(yōu)奇偶向量法(OPT)在3套正交安裝的捷聯(lián)慣組下故障檢測的可行性及其檢測效果。針對2種不同的故障模型(硬故障和緩變故障),分別進(jìn)行了仿真試驗,證明最優(yōu)奇偶向量法對硬故障檢測的靈敏度很高,但對于緩變故障,檢測存在一定的延遲。與閾值法相比,最優(yōu)奇偶向量法的檢測效果總體較優(yōu),在中等幅值故障(2~4(°)/h)的檢測上,漏警率至少降低1個數(shù)量級。 關(guān)鍵詞 故障檢測; 最優(yōu)奇偶向量法(OPT); 捷聯(lián)慣組; 冗余配置

    在現(xiàn)代航空航天事業(yè)中,導(dǎo)航系統(tǒng)的精度和可靠性顯得越來越重要。故障檢測與診斷技術(shù)為提高系統(tǒng)的可靠性提供了一條有效途徑。在捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)(SINS)中,慣性組件是導(dǎo)航與控制系統(tǒng)的關(guān)鍵部件,通常是控制系統(tǒng)中容易發(fā)生故障的部分并易受不良環(huán)境的影響,而且由于它們的體積和重量都較小,因此多采用傳感器級的余度配置來提高系統(tǒng)的可靠性[1]。對冗余傳感器實現(xiàn)故障檢測、診斷與隔離和系統(tǒng)重構(gòu),使導(dǎo)航系統(tǒng)具有容錯能力。在火箭的故障檢測系統(tǒng)中,慣性測量裝置系統(tǒng)級冗余是根據(jù)獲得的三慣組輸出量,從整個控制系統(tǒng)角度,進(jìn)行典型故障閾值的設(shè)計,通過故障的判別和表決,輸出診斷后的正確結(jié)果,從而計算火箭的導(dǎo)航信息[2]。

    國內(nèi)外對最優(yōu)奇偶向量法在冗余捷聯(lián)慣組故障檢測中的應(yīng)用也有深入的研究。李延龍[3]針對冗余配置慣導(dǎo)系統(tǒng)的漸變型故障,提出了奇偶方程殘差品質(zhì)的概念以及模糊評估方法,并應(yīng)用殘差品質(zhì)構(gòu)成最小二乘加權(quán)陣,設(shè)計冗余配置的捷聯(lián)慣組智能自適應(yīng)漸變型故障容錯方法。金宏[4]等介紹了基于奇偶空間結(jié)構(gòu)的奇偶向量的定義方法,并描述了其在傳感器誤差檢測與隔離中的應(yīng)用。Steven Ray Hall[5]介紹了故障檢測與隔離算法中的奇偶向量定義,并提出采用濾波方法來補(bǔ)償由于漂移、刻度系數(shù)誤差和安裝誤差所引起的奇偶向量誤差,從而對捷聯(lián)慣組誤差進(jìn)行建模和分析。梁海波等[6]將支持向量機(jī)和最優(yōu)奇偶向量法相結(jié)合,將冗余陀螺測量單元中所有陀螺的奇偶?xì)埐羁醋稣w,作為多故障支持向量分類機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù),并從訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)處理核函數(shù)選擇和參數(shù)尋優(yōu)等方面進(jìn)行了研究。田露等[7]針對陀螺漂移增大這種漸變故障,提出了一種UKF結(jié)合姿態(tài)運(yùn)動學(xué)方程進(jìn)行角速率估計,從而進(jìn)行陀螺故障預(yù)報的方法。

    對采用3套正交慣組配置(見圖1)的捷聯(lián)慣組,通常用閾值比較法進(jìn)行故障檢測,本文研究采用最優(yōu)奇偶向量法進(jìn)行故障檢測,并分析最優(yōu)奇偶向量法特點。

    1 基于最優(yōu)奇偶向量法的故障檢測

    1.1 冗余捷聯(lián)慣組

    本文研究的冗余捷聯(lián)慣組為三捷聯(lián)慣組系統(tǒng),安裝方式見圖1。由3套相同的捷聯(lián)慣組(AxAyAz,BxByBz和CxCyCz)同軸同向安裝,每套慣組都是常規(guī)的三正交安裝體系,可以認(rèn)為是3個正交軸(x軸,y軸,z軸)上都安裝了3個相同的傳感器。

    圖1 三捷聯(lián)配置方式

    三捷聯(lián)配置方式的測量矩陣為:

    1.2 最優(yōu)奇偶向量法

    對于一般的測量方程[4]:

    Z=HX+Df+Fε

    (1)

    其中,Z是慣組測量結(jié)果;H是陀螺儀或加速度計的安裝矩陣,H∈Rm×3,m是慣性傳感器的個數(shù);X是載體運(yùn)動狀態(tài);D是故障輸入矩陣;f是故障向量;F是噪聲輸入矩陣;ε是隨機(jī)噪聲;D和F在簡化模型中可取為單位陣。

    由奇偶向量的性質(zhì)和式(1)可得m個奇偶方程

    (2)

    設(shè)已檢測出系統(tǒng)發(fā)生了故障,則按如下決策進(jìn)行故障隔離,若

    (3)

    則判斷第i個傳感器發(fā)生故障。

    不失一般性,考慮第i個故障發(fā)生,其他m-1個故障未發(fā)生的情況,奇偶方程化為[4]

    (4)

    (5)

    為設(shè)計對第i個傳感器故障敏感的最優(yōu)奇偶向量vi,建立性能指標(biāo)函數(shù)[7]

    (6)

    由幾何安裝矩陣H得相應(yīng)的最優(yōu)奇偶矩陣

    2 故障模型

    本文主要研究2種故障形式:硬故障和緩變故障。

    硬故障是慣組輸出發(fā)生大幅值的跳變,而緩變故障則是慣組輸出附加上1個隨時間增加而逐漸積累的小幅值故障。

    仿真試驗中利用階躍信號模擬硬故障,用斜坡信號模擬緩變故障。

    故障注入是在正常輸出信號的基礎(chǔ)上附加故障信號。

    fi(t)=zi(t)+bi(t)

    (7)

    式中,zi為第i個陀螺(或加速度計)的輸出值,bi為故障信號,fi是含故障的慣組輸出。

    硬故障模型:

    (8)

    式中,δ為故障幅值,t0為故障發(fā)生時刻。

    緩變故障模型:

    (9)

    式中,t0為故障發(fā)生時刻,k為緩變故障的斜率。

    3 仿真試驗

    采用實測飛行數(shù)據(jù)作為慣組所測量的飛行器真實狀態(tài),在此基礎(chǔ)上,加入測量誤差、噪聲和故障來模擬真實的三捷聯(lián)慣組輸出,試驗流程圖如圖2。

    圖2 仿真試驗流程圖

    3.1 硬故障檢測效果

    選取一條60s的標(biāo)準(zhǔn)飛行彈道,在30s處給第8號陀螺加入10(°)/h幅值的硬故障,見圖3。

    圖3 硬故障的OPT檢測效果

    為了減小野點的干擾,本文采取連續(xù)檢測5拍數(shù)據(jù)的方法來排除:連續(xù)5拍數(shù)據(jù)都超過閾值,則認(rèn)為發(fā)生故障。仿真結(jié)果見表1。

    3.2 緩變故障檢測效果

    同樣在選定的60s標(biāo)準(zhǔn)彈道上30s處注入斜率為1(°)/h≈5×10-6緩變故障,見圖4。

    表1 5000次蒙特卡洛打靶結(jié)果

    圖4 緩變故障的OPT法檢測效果

    在對緩變故障進(jìn)行檢測時,同樣采用蒙特卡洛打靶法試驗,表2為5000次蒙特卡洛打靶的結(jié)果。

    由表2可以看出,幅值越小的緩變故障,檢測延遲越大,每一種情況大致滿足:

    故障斜率×平均延遲≈常值。

    這說明,OPT法對于緩變故障要等到緩變積累達(dá)到閾值之上才能檢測到。

    表2 5000次蒙特卡洛打靶結(jié)果

    3.3 故障檢測效果對比

    對于圖1所示的三捷聯(lián)安裝方式,經(jīng)典的故障檢測方法是閾值比較法,比較同軸向3個傳感器的輸出結(jié)果,兩兩做差,若差值超出閾值,則認(rèn)為出現(xiàn)故障,最不一致的傳感器即為故障傳感器。

    表3 5000次蒙特卡洛打靶結(jié)果

    對比表1和表3的仿真結(jié)果,可以看出:1)對于幅值為1(°)/h及以下的故障,2種方法的檢測效果都很差;2)對于幅值為2~4(°)/h的故障,最優(yōu)奇偶向量法的檢測效果較好;3)對于幅值為5(°)/h及以上的故障,2種方法的檢測效果都很好。

    總體上來看,最優(yōu)奇偶向量法的檢測效果好于閾值比較法。

    4 結(jié)論

    研究了最優(yōu)奇偶向量法在特定配置——三捷聯(lián)配置下的適用性,可知最優(yōu)奇偶向量法可以應(yīng)用到成套冗余的捷聯(lián)慣組的故障檢測上,拓寬了最優(yōu)奇偶向量法的應(yīng)用范圍,不止是采用斜置冗余的配置方式。

    最后,利用仿真試驗研究了最優(yōu)奇偶向量法對硬故障和緩變故障的檢測效果,最優(yōu)奇偶向量法的檢測效果好于經(jīng)典的閾值比較法,卻不能從根本上解決緩變故障檢測延遲大的問題。

    [1] 中國科學(xué)技術(shù)協(xié)會.航天科學(xué)技術(shù)學(xué)科發(fā)展報告(2012-2013)[M].北京:中國科學(xué)技術(shù)出版社, 2014.(China Association for Science and Technology. Report on Advances in Space Science and Technology (2012-2013)[M]. Beijing: Science and Technology of China press, 2014 .)

    [2] 李學(xué)峰, 王青, 王輝,等. 運(yùn)載火箭飛行控制系統(tǒng)設(shè)計與驗證[M].北京:國防工業(yè)出版社, 2013.(Li Xuefeng, Wang Qing, Wang Hui, et al. Design and Verification for Flight Control System of Launch Vechile[M]. Beijing: National Defense Industry Press, 2013.)

    [3] 李延龍, 吳訓(xùn)忠. 一種冗余配置的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)漸變型故障容錯方法[J].彈箭與制導(dǎo)學(xué)報, 2008, 28(2): 57-60.(Li Yanlong,Wu Xunzhong.Gradual Fault-tolerance Design of Redundant SINS[J]. Journal of Projectiles, Rockets, Missiles and Guidance, 2008, 28(2): 57-60.)

    [4] 金宏, 張洪鉞, 金忠.對特定傳感器故障敏感的最優(yōu)奇偶向量隔離與隔離方法[J].航空學(xué)報, 1997, 18(4):385-387.(Jin Hong, Zhang Hongyue. Fault Detection and Isolation Using Optimal Parity Vector Sensitive to Special Sensor Fault[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 1997, 18(4):385-387.)

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    [6] 梁海波, 許昊, 呂章剛.基于支持向量機(jī)的冗余陀螺故障診斷方法[J]. 航天控制, 2014, 32(5): 77-83.(Liang Haibo, Xu Hao, Lv Zhanggang, et al. The Fault Diagnosis Method of Redundant Gyroscopes Based on Support Vector Machine[J]. Aerospace Control, 2014, 32(5): 77-83.)

    [7] 田露, 董云峰.基于UKF的陀螺故障預(yù)報方法[J]. 航天控制, 2014, 32(3): 76-80.(Tian Lu, Dong Yunfeng. Gyro Fault Prediction Algorithm Based on UKF[J]. Aerospace Control, 2014, 32(3): 76-80.)

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    [9] Jin Hong, Zhang Hong Yue. Optimal Parity Vector Sensitive to Designated Sensor Fault[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1999, 35(4): 1122-1128.

    Optimal Parity Vector Technology Applied to Fault Detection of Redundant Inertial Measurement Unit

    Li Chaobing, Zhang Zhiliang

    Beijing Aerospace Automatic Control Institute,Beijing 100854,China

    Thefeasibilityandthefaultdetectioneffectareverifiedbyoptimalparityvectortechnology(OPT)inthreeorthogonallyIMU.Accordingtodifferentfaultmodels,thesimulationtestsareimplemented.Itisproventhathardfaultcanbedetectedsensitivelybytheoptimalparityvectortechnology.Butforsofthard,thereiscertaindelayremaining.ThesimulationresultsshowthatOPThasbetterresultsthanthresholdcomparisonmethod.TheOPTmethodcandecreasesprobabilityofmissalarm(PMA)byoneorderofmagnitudeduringdetectingmiddlemagnitudefaultof2~4(°)/h.

    Faultdetection;Optimalparityvectortechnology(OPT);Inertialmeasurementunit;Redundantconfiguration

    2014-10-11

    李超兵(1981-),男,湖南婁底人,高級工程師,主要研究方向為導(dǎo)航、制導(dǎo)與控制;張志良(1982-),男,遼寧營口人,工程師,主要研究方向為導(dǎo)航、制導(dǎo)與控制。

    V249

    A

    1006-3242(2016)02-0086-05

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